Como a loucura de $630 bln em IA da Big Tech ficará aquém

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LONDRES, 26 de março (Reuters Breakingviews) - Por muito que os mercados financeiros se debatem com a preocupação com uma bolha de inteligência artificial, os investidores poderão estar a concentrar-se no risco errado. O receio dominante é de que os gigantes da tecnologia gastem centenas de milhares de milhões de dólares em infraestruturas de IA apenas para a procura não corresponder. O problema mais imediato, no entanto, é que as empresas tecnológicas terão dificuldade em executar as suas volumosas dotações orçamentais para 2026 de forma a entregar centros de dados funcionais.

A escala da ambição do Vale do Silício já está a chocar com a realidade física. Apenas quatro empresas — Amazon.com (AMZN.O), abre nova página, Microsoft (MSFT.O), abre nova página, Alphabet (GOOGL.O), abre nova página, e Meta Platforms (META.O), abre nova página — estão projetadas para gastar cerca de 630 mil milhões de dólares em centros de dados e chips de IA apenas em 2026, estima o Morgan Stanley. Isso é mais do que quatro vezes o valor de 2023 e equivale a cerca de 2,2% do PIB dos EUA. Alargando a lente para incluir os 11 principais fornecedores de computação e infraestruturas em nuvem, como Oracle (ORCL.N), abre nova página e CoreWeave (CRWV.O), abre nova página, a despesa de capital total está definida para atingir 811 mil milhões de dólares.

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Mesmo para as maiores empresas do mundo, esta expansão é impressionante. As quatro gigantes tecnológicas operam atualmente cerca de 600 instalações de centros de dados a nível global, e têm mais 544 em planeamento ou em construção, de acordo com dados da S&P Global Energy Horizons. Transformar esse pipeline de desenvolvimento em capacidade de computação em tempo real poderá revelar-se um desafio maior do que mobilizar o capital necessário.

Em teoria, a economia parece simples. Um centro de dados de IA moderno de 100 megawatts pode custar mais de 4 mil milhões de dólares, incluindo chips. Cerca de 70% da despesa vai para servidores e unidades de processamento gráfico, grande parte ligada aos chips mais procurados desenhados pela Nvidia (NVDA.O), abre nova página. O terreno normalmente consome até 6% desse orçamento, dependendo da localização. O restante é repartido entre edifícios, equipamento elétrico, redes, sistemas de segurança e de arrefecimento necessários para operar cargas de trabalho de IA densas. A questão é que os piores gargalos da indústria não estão necessariamente nos semicondutores, mas sim na infraestrutura física e nas licenças locais necessárias para a instalar.

A energia é uma das principais limitações. Garantir uma ligação à rede pública em grandes centros, como Londres, pode agora demorar até uma década. Para escapar a este purgatório, os operadores estão a avançar para zonas rurais, como partes do Texas. Mas embora as licenças sejam mais fáceis de obter em locais remotos, é mais difícil encontrar mão de obra qualificada. Em alguns casos, as empresas têm de construir comunidades de suporte para dar pessoal às suas instalações. Mesmo assim, esta solução alternativa tem limites, à medida que a procura por centros de dados muda do treino de grandes modelos de linguagem para a inferência — o processo de executar um modelo de IA treinado para gerar outputs para utilização no mundo real. Fornecer respostas rápidas aos clientes exige centros de dados de inferência mais perto de áreas povoadas.

Os operadores estão a tentar contornar totalmente a rede elétrica construindo centros de dados em formato de “ilhas”, alimentados por turbinas a gás no local. Cerca de um terço das instalações nos EUA atualmente em construção dependem de geração de energia no local, de acordo com Diego Hernandez Diaz, da McKinsey. Mas esta solução alternativa criou o seu próprio gargalo: novas turbinas a gás adequadas estão, na prática, esgotadas até 2029, levando os promotores a procurar alternativas, diz Thomas Bumberger, da Boston Consulting Group. A geopolítica acrescenta ainda mais uma camada de fragilidade. A maioria dos centros de dados depende de geradores de reserva a diesel que entram em funcionamento se a fonte de energia principal falhar, segundo a McKinsey. Estas unidades são testadas diariamente, deixando o boom de IA exposto a potenciais faltas de combustível refinado causadas por conflitos no Médio Oriente.

A cadeia de abastecimento industrial mais alargada também está a ter dificuldades em acompanhar uma procura esmagadora. O processo de produção de equipamento como subestações, transformadores e sistemas de arrefecimento está desfasado do ciclo da indústria tecnológica. O prazo de entrega dos transformadores fornecidos por grupos como Schneider Electric (SCHN.PA), abre nova página, Eaton (ETN.N), abre nova página e Hitachi Energy está agora até aos 100 semanas na Europa, enquanto os geradores nos Estados Unidos podem demorar cerca de 50 semanas a chegar, segundo a BCG. Quase 60% dos projetos de centros de dados foram adiados em mais de três meses no ano passado. Cerca de 88% dos projetos enfrentam contratempos apenas ao assentar fundações de betão, enquanto 78% atrasam durante a instalação de sistemas de arrefecimento e alarmes de incêndio, segundo dados da empresa de previsão de projetos de centros de dados nPlan.

A inovação rápida aumenta o backlog. Os mais recentes chips Blackwell da Nvidia — e a arquitetura Rubin que se aproxima — geram muito mais calor do que as versões anteriores. Isso obrigou os centros de dados a passar do arrefecimento por ar para sistemas líquidos mais complexos, que exigem novas canalizações e infraestruturas de purificação de água. Entretanto, as futuras racks de servidores de próxima geração vão consumir tanta energia que os métodos tradicionais de fornecimento de eletricidade já não funcionam de forma eficiente. Para compensar, os operadores de centros de dados estão a migrar para transformadores mais avançados de estado sólido (SSTs), que também permitem carregamento rápido de veículos elétricos. Como resultado, as empresas tecnológicas estão a competir com os fabricantes de automóveis por componentes.

Alguns operadores, como a Amazon Web Services, estão a usar soluções alternativas, como o design de equipamento proprietário. Outros, como a Microsoft, estão a alugar capacidade a operadores ágeis de “neocloud” como CoreWeave e Nebius (NBIS.O), abre nova página. Muitas destas empresas, que por vezes detêm antigas instalações de mineração de bitcoin reaproveitadas, conseguiram frequentemente assegurar terrenos, energia e licenças valiosos.

A história deixa um aviso severo sobre os perigos de disparos de investimento. Tome o boom das commodities do final dos anos 2000, quando grandes grupos petrolíferos, incluindo Exxon Mobil (XOM.N), abre nova página, Shell (SHEL.L), abre nova página, BP (BP.L), abre nova página e Chevron (CVX.N), abre nova página aumentaram acentuadamente a despesa de capital para aproveitar preços do crude recorde. O investimento global na pesquisa, perfuração e bombagem de petróleo e gás quase triplicou, abre nova página de cerca de 250 mil milhões de dólares em 2000 para quase 700 mil milhões de dólares até 2013. Mas faltas de mão de obra, equipamento especializado e limitações de licenciamento fizeram o seu efeito. No conjunto, a produção mal mexeu, enquanto os custos dispararam. Os retornos desabaram, agravados por uma queda acentuada nos preços do petróleo, de 147 dólares por barril em meados de 2008 para abaixo de 60 dólares meses depois.

O aumento dos custos de construção e os atrasos são também uma ameaça aos retornos dos gigantes tecnológicos. Um centro de dados inicialmente orçamentado em 1 mil milhões de dólares pode facilmente inflacionar para 1,3 mil milhões de dólares ou mais, estima a nPlan. Entretanto, os fornecedores de cloud só monetizam um centro de dados quando este está ligado e arrendado aos clientes. Se uma empresa gastar 10 mil milhões de dólares em chips avançados de IA, mas não conseguir garantir os transformadores para os alimentar, esses semicondutores tornam-se capital “encalhado”, depreciando-se rapidamente sem gerar um cêntimo de receita.

Tudo isto irá comprimir as margens de lucro e arrastar os retornos dos gigantes tecnológicos sobre o seu investimento. O retorno do capital investido da Alphabet, após impostos, deverá cair de 51% no ano passado para cerca de 36% até 2030, segundo previsões compiladas pela Visible Alpha. O da Microsoft está previsto para cair ainda mais acentuadamente, de 95% em 2020 para 36% em 2030.

A inteligência artificial pode ser uma tecnologia mais transformadora do que o petróleo, mas se o Vale do Silício assumir que o dinheiro pode dobrar as leis da física, o seu excesso de investimento poderá ficar aquém.

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Edição de Peter Thal Larsen; Produção de Pranav Kiran

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Karen Kwok

Thomson Reuters

Karen é uma colunista focada nos setores de tecnologia global e capital de risco, escrevendo histórias sobre empresas de inteligência artificial, fintech e semicondutores. Também acompanha negócios na região do Médio Oriente e o setor global de mineração de metais. Antes da Breakingviews, foi repórter europeia de gás e energia na S&P Global Platts em Londres e cobriu fundos e ações na Morningstar UK. A Karen também trabalhou brevemente na Bloomberg. Nascida e criada em Hong Kong, é fluente em mandarim e cantonês.

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